JP2022137281A - データ照会方法、装置、電子デバイス、記憶媒体、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】特定のデータ照会シーンにおいて、ユーザがページをめくることで任意のページのデータ結果をリアルタイムで見ることを可能にするデータ照会方法、装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムを提供する。【解決手段】データ照会方法は、データ照会要求に基づいて、対象データの抽出位置を決定することＳ１０１と、抽出位置に対応するデータ抽出方策を決定することＳ１０２と、データ抽出方策に基づいて、抽出位置にて対象データを抽出し、対象データをデータ照会結果とすることＳ１０３と、を含む。【効果】既存のディープページングメカニズムに存在するシステムオーバーヘッドが大きく、リアルタイム性が劣るという技術的課題が解決され，データ照会の効率が向上する。【選択図】図１

Description

本開示は、コンピュータ技術分野に関し、特にスマート検索分野に関する。

特定のデータ照会シーンにおいて、ユーザはページをめくることで任意のページのデータ結果をリアルタイムで見る必要があり、プロセス全体においてバックエンド照会システムがオンラインでリアルタイムに応答する必要がある。データ量の規模が比較的大きい場合、従来技術ではシステムのオーバーヘッドが大きく、リアルタイム性が劣り、ページジャンプ照会をサポートできないという問題があり、ユーザ体験が劣っていた。

本開示は、データ照会方法、装置、電子デバイス、記憶媒体、及びプログラムを提供する。

本開示の１つの態様では、データ照会方法を提供し、該方法は、データ照会要求に基づいて、対象データの抽出位置を決定することと、抽出位置に対応するデータ抽出方策を決定することと、データ抽出方策に基づいて、抽出位置にて対象データを抽出し、対象データをデータ照会結果とすることと、を含む。

本開示のもう１つの様態では、データ照会装置を提供し、該装置は、データ照会要求に基づいて、対象データの抽出位置を決定するための抽出位置決定モジュールと、抽出位置に対応するデータ抽出方策を決定するための抽出方策決定モジュールと、データ抽出方策に基づいて、抽出位置にて対象データを抽出し、対象データをデータ照会結果とするための結果決定モジュールと、を備える。

本開示のもう１つの様態では、電子デバイスを提供し、該デバイスは、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサに通信接続されるメモリと、を備え、メモリには、少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、命令が少なくとも１つのプロセッサにより実行される場合、本開示の任意の実施形態の方法を実行させることを特徴とする。

本開示のもう１つの様態では、コンピュータ命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供し、該コンピュータ命令は、本開示の任意の実施形態の方法をコンピュータに実行させる。

本開示のもう１つの様態では、プログラムを提供し、該プログラムは、コンピュータにおいてプロセッサにより実行されると、本開示の任意の実施形態の方法を実現する。

本開示の技術によれば、既存のディープページングメカニズムに存在するシステムオーバーヘッドが大きく、リアルタイム性が劣るという技術的課題が解決され、データ照会の効率を向上する。

ここに記載された内容は、本開示の実施形態のキーポイント又は重要な特徴を記述することを意図せず、また、本開示の範囲を制限することにも用いられないことを理解すべきである。本開示の他の特徴については、下記の明細書を通して説明を促す。

添付図面は、本方案をより良く理解するためのものであり、本開示を限定するものではない。
本開示の１つの実施形態における照会方法のフローチャートである。 本開示の１つの実施形態における抽出位置を決定するフローチャート１である。 本開示の１つの実施形態における抽出方策を決定するフローチャート１である。 本開示の１つの実施形態における抽出位置を決定するフローチャート２である。 本開示の１つの実施形態における抽出方策を決定するフローチャート２である。 本開示の１つの実施形態における第１候補データ集合を決定するフローチャートである。 本開示の１つの実施形態における抽出開始点を決定するフローチャートである。 本開示の１つの実施形態における対象データを決定するフローチャートである。 本開示の１つの実施形態におけるディープページングの論理フローチャートである。 本開示の１つの実施形態における照会装置の概略図である。 本開示の実施形態における照会方法を実現するための電子デバイスのブロック図である。

以下では、本開示の例示的な実施形態を、理解を容易にするために本開示の実施形態の様々な詳細を含む添付の図面に関連して説明するが、これらは単に例示的なものであると考えるべきである。したがって、当業者は、本開示の範囲及び精神を逸脱することなく、本明細書に記載された実施形態に様々な変更及び修正を加えることができることを認識すべきである。同様に、以下の説明では、周知の機能及び構成については、明確化及び簡明化のために説明を省略する。

図１に示すように、本開示はデータ照会方法に関し、該方法は以下のステップを含むことができる。

Ｓ１０１において、データ照会要求に基づいて、対象データの抽出位置を決定する。

Ｓ１０２において、抽出位置に対応するデータ抽出方策を決定する。

Ｓ１０３において、データ抽出方策に基づいて、抽出位置にて対象データを抽出し、対象データをデータ照会結果とする。

本実施形態は、サーバに適用することができ、サーバは、例えばタブレットやスマートフォン等のデータ照会機能を備えた電子デバイスであってもよい。

ユーザがクライアントにてデータを照会するとき、サーバは、クライアントから送信されたデータ照会要求を受信し、ここで、照会要求は、クライアントが照会したいデータの要求を含むことができ、例えば、照会要求は、照会結果に関するキーワード、照会結果に対してソートを行うソートフィールド、照会データのページングパラメータ等を含むことができる。任意のデータ照会要求はいずれも本発明に用いることができ、ここでは限定しない。

ユーザがサーバにてキーワード及びソートフィールドを指定することでデータ照会要求を開始すると、ページをめくることで一定の順序に従ってリアルタイムで対応する照会結果を見ることができ、即ち、照会要求の対応する１ページ目の結果から、継続的にページをめくり閲覧を行うことができる。要求結果があるページ数よりも大きい場合、例えば、データ照会要求の対応するページ数がある数（例えば１０００ページ又はそれ以上）を超える場合、ディープページング問題が発生する可能性がある。

サーバは、ユーザ側から送信されたデータ照会要求に基づき、データ照会要求に適合する対象データをクライアントに返す。対象データは、データ照会要求に適合する複数の記憶データを含む対象結果ページデータであってもよい。具体的には、以下のステップを含む。

まず、対象データの抽出位置を決定する。対象データがキャッシュメモリに記憶されている場合、キャッシュメモリを対象データの抽出位置とすることができる。そうでない場合、メインメモリを対象データの抽出位置とすることができる。

次に、抽出位置に対応するデータ抽出方策を決定する。キャッシュメモリを対象データの抽出位置としている場合、標識情報に基づき対象データを迅速で読み取り、対応するデータ抽出方策とする。メインメモリを対象データの抽出位置としている場合、データ照会要求に基づき標識情報を生成し、更に、標識情報に基づき対象データを抽出する。

最後に、データ抽出方策に基づいて、抽出位置にて対象データを抽出し、対象データをデータ照会結果とする。

上述のプロセスを通して、データ照会要求に基づき、対応するデータ抽出位置及び抽出方策を確定することにより、異なる抽出位置において異なる抽出方策を用いて対象データを照会することができ、既存のディープページングメカニズムに存在するシステムオーバーヘッドが大きい及びリアルタイム性に劣るという技術的課題を解決する。

図２に示すように、１つの実施形態において、ステップＳ１０１は以下のサブステップを含むことができる。

Ｓ２０１において、照会要求に対応する標識を決定する。

Ｓ２０２において、標識に基づき、対象データを含むターゲットクラスタデータを、キャッシュメモリにおいて検索する。

Ｓ２０３において、キャッシュメモリにターゲットクラスタデータが記憶されている場合に、キャッシュメモリを抽出位置とする。

照会要求の対応する標識は、クライアントが送信した照会要求に唯一対応する文字列であってもよく、例えば、照会要求の対応する標識は、キャッシュメモリにおいて用いられているセッショントークン（Ｓｅｓｓｉｏｎ ＩＤ）であってもよい。

ここで、Ｓｅｓｓｉｏｎとは、ステートレスなサービスにアクセスするときに用いられるセッション保持メカニズムを指す。ユーザが初めてサーバにアクセスしたとき、サーバはユーザに唯一のＳｅｓｓｉｏｎ ＩＤを生成してユーザに返すと同時に、サーバはキャッシュメモリに該Ｓｅｓｓｉｏｎ ＩＤの対応するＳｅｓｓｉｏｎデータをキャッシュし、且つ該Ｓｅｓｓｉｏｎデータの有効期限を設定する。該ユーザがサーバに再びアクセスしたとき、サーバは該ユーザが所持するＳｅｓｓｉｏｎ ＩＤに基づきキャッシュレコードを探し、今回のデータ照会要求に迅速に応答する。

１つの実施形態において、照会要求に対応する標識を決定することは、以下を含むことができる。

まず、照会要求に基づき、対象データの対応するターゲットクラスタのシーケンス番号を計算する。次に、照会要求及びターゲットクラスタのシーケンス番号に基づき、対応する標識を決定する。

データ照会要求は、照会キーワード、ソートフィールド、ページ番号情報、ページサイズ情報、ページクラスタのデータ容量情報等を含むことができる。

ここで、ソートフィールドは「時間」、「価格」等であってもよく、ここでは網羅的に列挙しない。

ページ番号情報は、ユーザが呼び出しを希望する対象ページの対応するシーケンス番号情報であってもよく、値は１、２、３、…ｎ（正の整数）であってもよく、ここでは限定しない。

ページサイズ情報、即ち各ページが対応する記憶データ数は、一般に１０とし、必要に応じて設定してもよく、ここでは限定しない。

ページクラスタのデータ容量は、１つのクラスタ内の対応する記憶データ結果数を指し、例えば、１ページ目から１００ページ目までを１つのページクラスタとし、１ページあたり１０個の記憶データを含むとすると、ページクラスタの対応するデータ容量は１０００個となり、ページクラスタのデータ容量は５０００個、１００００個等であってもよく、ここでは限定しない。

ターゲットクラスタは、対象データを含むユニットアクセスデータであり、ターゲットクラスタのシーケンス番号は、対象データを含む複数の連続するページの対応する結果集合を標識するために用いられることができる。例えば、１ページ目から１００ページ目までで構成されるページクラスタのシーケンス番号は１であり、１０１ページ目から２００ページ目までで構成されるページクラスタのシーケンス番号は２である。対応的に、８１ページ目の記憶データの対応するターゲットクラスタのシーケンス番号は１、１５１ページ目の対応するターゲットクラスタのシーケンス番号は２であり、他のページ番号情報の対応するターゲットクラスタのシーケンス番号については更に網羅的に列挙しない。

１つの実施形態において、照会要求に基づき、切り上げ関数を用いて対象データの対応するターゲットクラスタのシーケンス番号を計算し、計算プロセスは、式（１）を参照する。

式（１）：
ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ＝ＣＥＩＬ（（ｐａｇｅ＿ｓｉｚｅ＊ｐａｇｅ＿ｉｎｄｅｘ）／（１.０＊ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ））

ここで、ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘはターゲットクラスタのシーケンス番号を表し、１、２、３、…、ｎの値をとることができる。ｐａｇｅ＿ｓｉｚｅは、ページサイズ、即ち各ページの結果数を表し、デフォルト値は１０であり、自ら定義して代入することもできる。ｐａｇｅ＿ｉｎｄｅｘはページ番号情報を表し、１、２、３、…、ｎの値をとることができる。ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿Ｓｉｚｅは、ページクラスタ内の結果総数を表すことができる。

例示的に、ｐａｇｅ＿ｓｉｚｅ＝１０、ｐａｇｅ＿ｉｎｄｅｘ＝２０５、ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ＝１０００である場合、ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ＝ＣＥＩＬ（（１０＊２０５）/（１.０＊１０００））＝２である。

対応するターゲットクラスタのシーケンス番号の計算方法は、他のラウンド関数形式、例えば、切り捨て関数等を用いてもよいが、ここでは限定しない。

ターゲットクラスタのシーケンス番号を計算した後、更に照会要求及びターゲットクラスタのシーケンス番号に基づき、対応する標識を決定することができる。具体的には、照会要求に含まれるパラメータ情報及びターゲットクラスタのシーケンス番号情報に基づき、対応する標識情報として長さが有限であるデジタルフィンガープリントを抽出することができる。例えば、ハッシュ関数（ｈａｓｈ）に基づき、以下の式（２）により対応する標識を生成することができ、具体的なプロセスは以下の通りである。

式（２）：
Ｓｅｓｓｉｏｎ ＩＤ＝ｈａｓｈ（ｑｕｅｒｙ＋ｓｏｒｔｅｄ ｆｉｅｌｄ＋ｐａｇｅ＿ｓｉｚｅ＋ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ＋ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ）

ここで、ｑｕｅｒｙはデータ照会要求に含まれるキーワードを表すことができ、ｓｏｒｔｅｄ ｆｉｅｌｄはデータ照会要求におけるソートフィールドを表すことができ、その他のパラメータは上記の計算式（１）の解釈を参照することができる。

照会要求に対応する標識を決定することは、他のハッシュ関数の形式を用いることもでき、ここでは限定しない。

照会要求の対応する標識を得た後、標識に基づき、対象データを含むターゲットクラスタデータを、キャッシュメモリにおいて検索することができる。

サーバは、標識に基づき、キャッシュメモリにおいてキャッシュレコードを探すことで、今回のデータ照会要求に迅速に応答することができる。ある一定の期間において、該標識の対応するターゲットクラスタデータは履歴照会レコードを有し、かつ、該履歴照会レコードが無効化されていない状態である場合に、ターゲットクラスタデータがキャッシュメモリに記録されている。

キャッシュメモリにターゲットクラスタデータが記憶されている場合に、キャッシュメモリを抽出位置とする。サーバは、照会要求の対応する標識に基づき、キャッシュメモリにおいて照会要求の対応するターゲットクラスタデータを抽出する。更に、照会要求に含まれる対象ページ番号情報に基づいて、ターゲットクラスタデータにおいて対象データを抽出することができる。

以上のプロセスにより、サーバは、照会要求の対応する標識に基づきキャッシュレコードをキャッシュメモリから探すことができることで、今回のデータ照会要求に迅速に応答する。

図３に示すように、１つの実施形態において、キャッシュメモリを抽出位置とする場合、ステップＳ１０２は、以下のサブステップを含むことができる。

Ｓ３０１において、データ照会要求における対象ページ番号情報を取得する。

Ｓ３０２において、対象ページ番号情報に基づきターゲットクラスタデータにおいて対象データを抽出する方策を、データ抽出方策とする。

例えば、ページサイズ（ｐａｇｅ＿ｓｉｚｅ）＝１０、ページ番号情報（ｐａｇｅ＿ｉｎｄｅｘ）＝２０５、ページクラスタ内の結果総数（ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ）＝１０００であるときの対応するデータ抽出方策は、サーバが照会要求の対応する標識に基づきキャッシュメモリにおいてターゲットクラスタのシーケンス番号（ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ）＝２に対応するキャッシュレコードを迅速に読み取り、更にサーバはページ番号情報（ｐａｇｅ＿ｉｎｄｅｘ）＝２０５に基づき、上記キャッシュレコードにおいて対象ページ番号情報が２０５に対応する１０個の対象データを切り取ることである。

このとき、ユーザ側がランダムに２６１ページにジャンプする、即ち、ページ番号情報（ｐａｇｅ＿ｉｎｄｅｘ）＝２６１である場合、対象データは、前回照会した２０５ページに対応する対象データと同じターゲットクラスタのシーケンス番号（ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ）＝２の対応するターゲットクラスタデータに属し、この場合、対応するデータ抽出方策は、サーバがページ番号情報（ｐａｇｅ＿ｉｎｄｅｘ）＝２６１に基づき、上記キャッシュレコードから対象ページ番号情報２６１に対応する１０個の対象データを切り取ることである。

上記のプロセスにより、照会待ち対象データが履歴照会データと同じページクラスタに属する場合、対象ページ番号情報に基づきターゲットクラスタデータにおいて対象データを抽出する方策により、クライアントのキャッシュメモリにおけるランダムなページジャンプ照会をサポートする。

図４に示すように、１つの実施形態において、ステップＳ１０１は以下のサブステップを含むことができる。

Ｓ４０１において、照会要求に対応する標識を決定する。

Ｓ４０２において、標識に基づき、対象データを含むターゲットクラスタデータを、キャッシュメモリにおいて検索する。

Ｓ４０３において、キャッシュメモリにターゲットクラスタデータが記憶されていない場合に、１以上の整数であるＮ個のメモリスライスを含むメインメモリを抽出位置とする。

ここで、ステップＳ４０１及びステップＳ４０２は、前述したステップと同様であり、ここでは繰り返し言及しない。

キャッシュメモリにターゲットクラスタデータが記憶されていない場合は、主に以下の２つの状況が含まれる。すなわち、一定期間内に、該標識の対応するターゲットクラスタデータに履歴照会レコードが現れない、もしくは該標識の対応する履歴照会レコードは現れたが、該履歴照会レコードが既に無効になっている場合である。

キャッシュメモリにターゲットクラスタデータが記憶されていない場合に、メインメモリを照会要求の対応する抽出位置とし、ここで、メインメモリは、サーババックグラウンドインデックスモジュールに対応することができ、具体的に、Ｎ個のメモリスライスを含むことができ、Ｎはデータ量の状況に基づいて１、２、３等の１以上の正の整数をとることができ、ここでは網羅的に列挙しない。

メモリスライス（ｓｈａｒｄ）はデータベースに関する技術用語で、データベースの対応する全量データを複数のメモリスライスに分けて、複数の物理ノードに分布し、各メモリスライスはいずれも１つのスライス標識を持つことができる。

上記のプロセスにより、キャッシュメモリにターゲットクラスタデータが記憶されていない場合に、メインメモリを抽出位置とすることで、サーバはデータ照会要求に迅速に応答することができる。

１つの実施形態において、図５に示すように、データ照会要求がソートルールを含む場合に、ステップＳ１０２は、以下のサブステップを更に含むことができる。

Ｓ５０１において、ソートルールに基づいて、各メモリスライスにおける記憶データに対してソートを行い、ソート結果を得る。

Ｓ５０２において、ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、各メモリスライスのソート結果において記憶データの抽出を行い、Ｎ個の第１候補データ集合を得、ターゲットクラスタのパラメータ情報は、ターゲットクラスタのデータ容量を含む。

Ｓ５０３において、Ｎ個の第１候補データ集合における記憶データを統合して、第２候補データ集合を得る。

Ｓ５０４において、第２候補データ集合においてデータ抽出を行う方策を、データ抽出方策とする。

ここで、データ照会要求に含まれるソートルールは、ソートフィールド及びソート方法を含み、具体的に、ソートフィールドは必要に応じて時間フィールド、価格フィールド等に設定することができ、ソート方法は昇順または降順であってもよく、ここでは限定しない。

例えば、ユーザがあるショッピングサイトで照会を行うプロセスにおいて、対応するデータ照会要求にはキーワード「上着」、ソートフィールド「価格」及びソート方式「昇順」を含むことができる。更に例えば、ユーザが発表された文章に対応するコメント情報を照会するとき、対応するデータ照会状況には、キーワード「疫病」、ソートフィールド「コメント時間」、ソート方式「降順」、すなわち「疫病」に関連するコメント情報をコメント時間に応じて新から旧の順にソートすることができる。上記のソートルールは必要に応じて他に設定することも可能であり、ここでは限定しない。

ソートルールに基づいて、各メモリスライスにおける記憶データに対してソートを行い、ソート結果を得る。ここで、記憶データの対応する初期状態は、照会要求におけるキーワード情報に基づいて決定された複数の記憶データを複数のメモリスライスにランダムに記録することである。ソートルールに基づいて、各メモリスライスにおける記憶データに対してソートを行い、照合結果としてソート後のメモリスライスを得る。

例えば、コメント情報を照会するシーンにおいて、データ照会要求のキーワード情報が「疫病」であるとき、仮にこのとき対応する全量データが１０００万件あるとすると、全量データをランダムに２０個のメモリスライスに分け、各メモリスライスに５０万件の記録データを対応させ、「コメント時間」及び「降順」をソートルールとして、各メモリスライスにおける５０万件の記録データに対してソートを行い、ソート結果を得ることができる。

メモリスライスの数及び各メモリスライスの記憶データ数は、必要に応じて設定を行うことができ、ここでは限定しない。

各メモリスライスの対応するソート結果を得た後、ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、各メモリスライスのソート結果において記憶データの抽出を行い、対応的にＮ個の第１候補データ集合を得、ターゲットクラスタのパラメータ情報は、ターゲットクラスタのデータ容量を含む。

ここで、ターゲットクラスタのパラメータ情報は、ターゲットクラスタのデータ容量（ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ）及びターゲットクラスタのシーケンス番号（ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ）等の情報を含むことができ、ここでは限定しない。

例示的に、データ照会要求において対応するｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ＝１０００の場合、ある１つのソートされたメモリスライスにおいて、抽出開始点を選択することで、抽出開始点の対応する記憶データを第１のデータコンテンツとし、１０００個の記憶データを該メモリスライスの対応する第１候補データ集合として抽出する。Ｎ個のメモリスライスそれぞれに対して同様の操作を行い、Ｎ個の第１候補データ集合を得る。

次に、Ｎ個のメモリスライスの抽出結果を取得し、Ｎ個の第１候補データ集合における記憶データを統合して、第２候補データ集合を得る。最後に、データ照会要求における対象ページ番号情報に基づき、第２候補データ集合においてデータ抽出を行う方策を、データ抽出方策とする。

上記のプロセスにより、メインメモリを複数のメモリスライスに分割し、各メモリスライスが最大で全量データのうちの一部のデータのみを検索することにより、照会効率を大幅に向上することができる。

１つの実施形態において、図６に示すように、ステップＳ５０２は、更に以下含むことができる。

Ｓ６０１において、ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、各第１候補データ集合のデータ抽出開始点を決定する。

Ｓ６０２において、データ抽出開始点を用いて、所定数の記憶データを抽出し、抽出結果を対応する第１候補データ集合とする。

データ抽出開始点は、即ちソート後のメモリスライスに対してデータ抽出を行う最初の記憶データが位置する位置であり、具体的に、データ抽出開始点はメモリスライスの開始位置であってもよいし、メモリスライスにおける指定位置であってもよいが、ここでは限定しない。

所定数は、ターゲットクラスタのデータ容量（ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ）と同じ数であってもよく、ここでは限定しない。

上記のプロセスにより、抽出開始点及び所定数を決定することに基づき、各メモリスライスにおける第１候補データ集合を正確に位置特定することができ、システムリソースの消費を低減することができる。

１つの実施形態において、図７に示すように、ステップＳ６０１は、更に以下のサブステップを含むことができる。

Ｓ７０１において、ｉ番目の第１候補データ集合に対して、パラメータ情報におけるターゲットクラスタのシーケンス番号を取得し、ここで、１≦ｉ≦Ｎである。

Ｓ７０２において、ターゲットクラスタのシーケンス番号が１よりも大きい場合に、キャッシュメモリを用いてターゲットクラスタの前方隣接クラスタを照会する。

Ｓ７０３において、前方隣接クラスタの最後の記憶データのソート値を用いて、ターゲットクラスタの最初の記憶データのソート値を決定する。

Ｓ７０４において、最初の記憶データのソート値を用いて、ｉ番目の第１候補データ集合の抽出開始点を決定する。

パラメータ情報におけるターゲットクラスタのシーケンス番号を取得することにより、第１候補データ集合の抽出開始点を決定する。ターゲットクラスタのシーケンス番号が１よりも大きい場合に、キャッシュメモリを通してターゲットクラスタの前方隣接クラスタの最後の記憶データに関する情報を取得することで、第１候補データ集合の抽出開始点を迅速に位置特定することができる。

具体的に、データ照会要求の対応する標識（Ｓｅｓｓｉｏｎ ＩＤ）に基づき、キャッシュメモリにおいてターゲットクラスタデータを取得できない場合、キャッシュメモリにおいてターゲットクラスタデータの前方隣接クラスタ（ｐｒｅ＿ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ）データを継続して照会することができる。照会が成功した場合、キャッシュメモリを用いてターゲットクラスタの前方隣接クラスタの最後の記憶データを取得し、１候補データ集合の抽出開始点を決定することができる。ここで、前方隣接クラスタは、即ちターゲットクラスタの１つ前のページクラスタであり、前方隣接クラスタのシーケンス番号は以下の式（３）で計算でき、前方隣接クラスタ標識は以下の式（４）で計算できる。

式（３）：
ｐｒｅ＿ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ＝ ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ－１

式（４）：
ｐｒｅ＿Ｓｅｓｓｉｏｎ ＩＤ＝ｈａｓｈ（ｑｕｅｒｙ＋ｓｏｒｔｅｄ＿ｆｉｅｌｄ＋ｐａｇｅ＿ｓｉｚｅ＋ｐｒｅ＿ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ＋ ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ）

ここで、ｐｒｅ＿ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘは、前方隣接クラスタのシーケンス番号を表し、ｐｒｅ＿Ｓｅｓｓｉｏｎ ＩＤは、前方隣接クラスタ標識を表すことができ、その他のパラメータは、上記式（１）及び式（２）を参照することができる。

上記の計算により前方隣接クラスタの標識を得ることができ、具体的な計算プロセスは前述のとおりであり、ここでは繰り返し言及しない。前方隣接クラスタの標識に基づき、キャッシュメモリにおいて対応する最後の記憶データを照会且つ取り出すことができる。最後の記憶データのソート値を用いて、ターゲットクラスタの最初の記憶データのソート値を決定する。

具体的に、すべてのデータはいずれもすでにソートルールに従ってソートされているためである。例えば、前方隣接クラスタの最後の記憶データのソート値が１０００である場合、ターゲットクラスタの最初の記憶データのソート値の対応する位置に基づいて、第１候補データ集合の抽出開始点を決定する。すなわち、対応的にターゲットクラスタのストリップ記憶データのソート値は１００１である。

キャッシュメモリにおいて前方隣接クラスタの対応する記憶データが存在しない場合、サーバは記憶データの開始位置からトラバース照会を行い、具体的なプロセスは繰り返し言及しない。

上記プロセスにより、キャッシュメモリにおける関連データに基づき第１候補データ集合の抽出開始点を位置特定することができ、照会のたびに記憶データの開始位置からトラバースすることを回避し、システムのリソース消費を大幅に削減することができる。

１つの実施形態において、ｉ番目の第１候補データ集合に対して、ターゲットクラスタのシーケンス番号が１である場合に、ｉ番目のメモリスライスの開始位置をｉ番目の第１候補データ集合の抽出開始点とする。

このとき、ターゲットクラスタのシーケンス番号が１であるため、第１候補データ集合の抽出開始点を計算する必要がなく、メモリスライスにおける最初の記憶データを直接第１候補データ集合の抽出開始点とする。

１つの実施形態において、図８に示すように、ステップＳ５０４は、更に以下のサブステップを含むことができる。

Ｓ８０１において、ソートルールに基づいて、第２候補データ集合における記憶データに対してソートを行い、ソートされた第２候補データ集合を得る。

Ｓ８０２において、ターゲットクラスタのデータ容量に基づいて、ソートされた第２候補データ集合において記憶データのフィルタリングを行い、フィルタリング結果をキャッシュメモリに書き込む。

Ｓ８０３において、データ照会要求における対象ページ番号情報を取得し、対象ページ番号情報に基づいて、キャッシュメモリにおいて対応する対象データの抽出を行うことをデータ抽出の方策とする。

第２候補データ集合における記録データにとって、前述のソートルールを用いて再度二次ソートを行い、ソートされた第２候補データ集合を得ることができる。

前述の例で引き続き説明すると、データ照会要求の対応するターゲットクラスタのデータ容量（ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ）情報については、ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ＝１０００とする。即ち、ソートされた第２候補データ集合において記憶データ抽出を行い、最初の１０００個の記憶データを抽出し、且つキャッシュメモリに書き込むことで後続のデータ照会時の迅速な呼び出しを容易にする。

抽出結果をキャッシュメモリに書き込むとき、対応する有効期限を設定することができ、ここで、有効期限は例えば１時間、１日、１週間等必要に応じて設定することができ、ここでは限定しない。

最後に、データ照会要求中において対応する対象ページ番号情報に基づいて、キャッシュメモリにおいて対象ページ番号の対応する対象データを抽出し、且つこれを抽出方策とする。前述の例で引き続き説明すると、ｐａｇｅ＿ｓｉｚｅ＝１０、ｐａｇｅ＿ｉｎｄｅｘ＝２７のとき、抽出結果において２７ページ目の対応する１０個のデータを対象データとする。

上記プロセスにより、条件を満たす抽出結果をキャッシュメモリに記録することにより、データ照会のリアルタイム性を向上するとともに、占有するオーバーヘッドを低減することで、高並行性のリアルタイム照会の要求を満たすことができる。

１つの実施形態において、図９に示すように、データ照会の方法は、以下のステップを含む。

（１）ユーザが、クライアントに基づきデータ照会要求を開始し、要求パラメータは、以下を含むことができる。

ｑｕｅｒｙ＝「疫病」、sｏｒｔｅｄ＿ｆｉｅｌｄ＝ｔｉｍｅ＿ｓｔａｍｐ、ｐａｇｅ＿ｉｎｄｅｘ＝２０１、ｐａｇｅ＿ｓｉｚｅ＝１０、ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅ＝１０００。

ここで、ｑｕｅｒｙは照会キーワードであり、ｔｉｍｅ＿ｓｔａｍｐは記憶データの対応するタイムスタンプ情報であり、ｓｏｒｔｅｄ＿ｆｉｅｌｄはソートフィールドであり、ｐａｇｅ＿ｉｎｄｅｘは対象データの対応する対象ページ番号情報であり、ｐａｇｅ＿ｓｉｚｅはページサイズ情報であり、ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｓｉｚｅはターゲットクラスタのデータ容量であることができる。

（２）サーバは、ユーザから入力されたデータ照会要求に基づき、対象データの対応するターゲットクラスタシーケンス番号（ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ）及びターゲットクラスタの対応する標識（Ｓｅｓｓｉｏｎ ＩＤ）を計算する。

（３）Ｓｅｓｓｉｏｎ ＩＤに基づきキャッシュメモリにターゲットクラスタの対応するデータコンテンツの読み取るように要求し、存在する場合、照会を終了する。存在しない場合、ターゲットクラスタシーケンス番号（ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ）が１であるか否かを判定し、ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ＝１であれば、ステップ（５）にジャンプする。

（４）ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ＞１の場合、ターゲットクラスタの対応するＳｅｓｓｉｏｎ ＩＤに基づき前方隣接クラスタの対応するｐｒｅ＿Ｓｅｓｓｉｏｎ ＩＤを計算するとともに、ｐｒｅ＿Ｓｅｓｓｉｏｎ ＩＤに基づきキャッシュメモリにおいて前方隣接クラスタの対応する記憶データが記録されているか否かを判断し、存在しない場合、ユーザ照会要求に基づき全量データ照会を行い、存在する場合、前方隣接クラスタにおける最後の記憶データを取り出す。

（５）ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ＞１の場合、前方隣接クラスタにおける最後の記憶データのソート値に基づいて、ターゲットクラスタにおける最初の記憶データに迅速に位置特定することで、抽出開始点とし、所定数の記憶データを連続的に抽出して第１候補データ集合として集約モジュールに返す。

ｐａｇｅ＿ｇｒｏｕｐ＿ｉｎｄｅｘ＝１の場合、ターゲットクラスタの開始位置を抽出開始点とし、所定数の記録データを連続的に抽出して第１候補データ集合として集約モジュールに返す。

（６）集約モジュールは、複数の第１候補データ集合の記録データを統合した後、ソートルールに基づき二次的にソートを行う。同時に、所定数のターゲットクラスタデータを抽出してキャッシュメモリに書き込み、且つ有効期限を設定する。

（７）抽出されたターゲットクラスタデータ及び対象ページ番号情報に基づき、対象ページの対応する対象データを抽出してクライアントに返し、照会を終了する。

図１０に示すように、本開示は、データ照会装置に関し、該装置は、データ照会要求に基づいて、対象データの抽出位置を決定するための抽出位置決定モジュール１００１と、抽出位置に対応するデータ抽出方策を決定するための抽出方策決定モジュール１００２と、データ抽出方策に基づいて、抽出位置にて対象データを抽出し、対象データをデータ照会結果とするための結果決定モジュール１００３と、を備える。

１つの実施形態において、抽出位置決定モジュール１００１は、更に、照会要求に対応する標識を決定するための標識決定サブモジュールと、標識に基づき、対象データを含むターゲットクラスタデータを、キャッシュメモリにおいて検索するための検索サブモジュールと、キャッシュメモリにターゲットクラスタデータが記憶されている場合に、キャッシュメモリを抽出位置とするための抽出位置決定実行サブモジュールと、を備える。

１つの実施形態において、抽出方策決定モジュール１００２は、更に、データ照会要求における対象ページ番号情報を取得するためのページ番号情報取得サブモジュールと、対象ページ番号情報に基づきターゲットクラスタデータにおいて対象データを抽出する方策を、データ抽出方策とするための第１抽出方策実行サブモジュールと、を備える。

１つの実施形態において、抽出位置決定モジュール１００１は、更に、照会要求に対応する標識を決定するための標識決定サブモジュールと、標識に基づき、対象データを含むターゲットクラスタデータを、キャッシュメモリにおいて検索するための検索サブモジュールと、キャッシュメモリにターゲットクラスタデータが記憶されていない場合に、Ｎ個のメモリスライスを含むメインメモリを抽出位置とするための抽出位置決定実行サブモジュールと、を備え、ここで、Ｎは１以上の整数である。

１つの実施形態において、データ照会要求がソートルールを含む場合に、抽出方策決定モジュール１００２は、ソートルールに基づいて、各メモリスライスにおける記憶データに対してソートを行い、ソート結果を得るためのソートサブモジュールと、ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、各メモリスライスのソート結果において記憶データの抽出を行い、Ｎ個の第１候補データ集合を得るための抽出サブモジュールと、ここで、ターゲットクラスタのパラメータ情報は、ターゲットクラスタのデータ容量を含み、Ｎ個の第１候補データ集合における記憶データを統合して、第２候補データ集合を得るための統合サブモジュールと、第２候補データ集合においてデータ抽出を行う方策を、データ抽出方策とするための第２抽出方策実行サブモジュールと、を備える。

１つの実施形態において、抽出サブモジュールは、ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、各第１候補データ集合のデータ抽出開始点を決定するための抽出開始点決定サブモジュールと、データ抽出開始点を用いて、所定数の記憶データを抽出し、抽出した結果を第１候補データ集合とするための第１候補データ集合決定実行サブモジュールと、を備える。

１つの実施形態において、抽出開始点決定サブモジュールは、パラメータ情報におけるターゲットクラスタのシーケンス番号を取得するためのシーケンス番号取得サブモジュールと、ターゲットクラスタのシーケンス番号が１よりも大きい場合に、キャッシュメモリを用いてターゲットクラスタの前方隣接クラスタの最後の記憶データを取得するためのデータ取得サブモジュールと、最後の記憶データのソート値を用いて、ターゲットクラスタの最初の記憶データのソート値を決定するためのソート値決定サブモジュールと、ターゲットクラスタの最初の記憶データのソート値の対応する位置に基づいて、第１候補データ集合の抽出開始点を決定するための第１抽出開始点決定実行サブモジュールと、を備える。

１つの実施形態において、抽出開始点決定サブモジュールは、ターゲットクラスタのシーケンス番号が１である場合に、メモリスライスの開始位置を第１候補データ集合の抽出開始点とするための第２抽出開始点決定実行サブモジュールを備える。

１つの実施形態において、第２抽出方策実行サブモジュールは、ソートルールに基づいて、第２候補データ集合における記憶データに対してソートを行い、ソートされた第２候補データ集合を得るための記憶データソートサブモジュールと、ターゲットクラスタのデータ容量に基づいて、ソートされた第２候補データ集合において記憶データの抽出を行い、抽出結果をキャッシュメモリに書き込むための記憶データ抽出サブモジュールと、対象ページ番号情報に基づいて、キャッシュメモリにおいて対応する対象データの抽出を行うことをデータ抽出の方策とするための方策構成サブモジュールと、を備える。

本開示の技術方案において、関連するユーザの個人情報の取得、保存および応用等は、いずれも関連法律法規の規定に合致しており、公序良俗に反するものではない。

本開示の実施形態によれば、本開示はまた、電子装置、可読記憶媒体、およびコンピュータプログラム製品を提供する。

図１１は、本開示の実施形態を実現するための電子デバイス１１００のブロック図である。電子デバイスは、各形式のデジタルコンピュータを指し、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、及びその他の適合するコンピュータが挙げられる。電子デバイスは、各形式の移動装置を更に指し、例えば、パーソナルデジタルアシスタント、セルラー電話、インテリジェントフォン、ウェアラブルデバイス、及びその他の類似のコンピュータ装置が挙げられる。本開示に記載されているコンポーネント、それらの接続関係、及び機能は例示的なものに過ぎず、本開示に記載・特定されているものの実現を限定するわけではない。

図１１に示すように、デバイス１１００は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１１０２に記憶されたコンピュータプログラム命令、又は記憶ユニット１１０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１１０３にローディングされたコンピュータプログラム命令に基づいて、各種の適切な動作と処理を実行できるコンピューティングユニット１１０１を含む。ＲＡＭ１１０３には、デバイス１１００の動作に必要な各種のプログラム及びデータを更に記憶することができる。コンピューティングユニット１１０１と、ＲＯＭ１１０２と、ＲＡＭ１１０３とは、バス１１０４を介して互いに接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１１０５もバス１１０４に接続されている。

デバイス１１００における複数のコンポーネントは、Ｉ／Ｏインターフェース１１０５に接続されており、その複数のコンポーネントは、キーボードやマウス等の入力ユニット１１０６と、種々なディスプレイやスピーカ等の出力ユニット１１０８と、磁気ディスクや光学ディスク等の記憶ユニット１１０８と、ネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバー等の通信ユニット１１０９と、を備える。通信ユニット１１０９は、デバイス１１００がインターネットのようなコンピュータネット及び／又は種々なキャリアネットワークを介して他の機器と情報／データを交換することを許可する。

コンピューティングユニット１１０１は、処理及びコンピューティング能力を有する様々な汎用及び／又は専用の処理コンポーネントであってもよい。コンピューティングユニット１１０１のいくつかの例としては、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、様々な専用の人工知能（ＡＩ）コンピューティングチップ、様々な機械学習モデルアルゴリズムを実行するコンピューティングユニット、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、及び任意の適切なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を備えるが、これらに限定されない。コンピューティングユニット１１０１は、上述で説明された各方法及び処理、例えばデータ照会方法を実行する。例えば、いくつかの実施形態では、データ照会方法を、記憶ユニット１１０８のような機械読み取り可能な媒体に有形的に含まれるコンピュータソフトウエアプログラムとして実現することができる。一部の実施形態では、コンピュータプログラムの一部又は全ては、ＲＯＭ１１０２及び／又は通信ユニット１１０９を介して、デバイス１１００にロード及び／又はインストールすることができる。コンピュータプログラムがＲＡＭ１１０３にロードされてコンピューティングユニット１１０１によって実行される場合に、前述したデータ照会方法の１つ又は複数のステップを実行することができる。追加可能に、他の実施形態では、コンピューティングユニット１１０１は、他の任意の適当な方式（例えば、ファームウェア）によりデータ照会方法を実行するように構成することができる。

ここで記載されているシステム又は技術の各種の実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータのハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はこれらの組み合わせによって実現することができる。これらの各実施形態は、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムにて実行及び／又は解釈される１つ又は複数のコンピュータプログラムにより実行することを含み得、該プログラマブルプロセッサは、ストレージシステム、少なくとも１つの入力デバイス、及び少なくとも１つの出力デバイスからデータ及び命令を受け取り、データ及び命令を該ストレージシステム、該少なくとも１つの入力デバイス、及び該少なくとも１つの出力デバイスに転送することができる専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであってもよい。

本開示の方法を実行するためのプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで作成することができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラミングデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供されることにより、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラによって実行される場合に、フローチャート及び／又はブロック図に規定された機能／動作を実行することができる。プログラムコードは、完全にマシンで実行されてもよいし、部分的にマシンで実行されてもよいし、独立したソフトパッケージとして部分的にマシンで実行されるとともに部分的にリモートマシンで実行されてもよし、又は完全にリモートマシン又はサーバで実行されてもよい。

本開示の説明において、機械読み取り可能な媒体は、有形な媒体であってもよく、命令実行システム、装置又は機器によって、又は命令実行システム、装置又は機器と合わせて用いられるプログラムを含み、又は記憶する。機械読み取り可能な媒体は、機械読み取り可能な信号媒体又は機械読み取り可能な記憶媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、又は半導体システム、装置、又はデバイス、又は前述した内容の任意の適切な組み合わせを含むことができるがこれらに限定されない。機械読み取り可能な記憶媒体のさらなる具体例として、１つ又は複数の配線による電気的接続、ポータブルコンピュータディスクカートリッジ、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＭＯ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＭＯ又はフラッシュメモリ）、光ファイバー、ポータブルコンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＭＯ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、又は前述した内容の任意の組み合わせを含む。

ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータでここに記載されているシステム及び技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニター等）、ユーザが入力をコンピュータに提供するためのキーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール等）を備えるができる。ユーザとのインタラクションを提供するために、他の種類の装置を使用することもでき、例えば、ユーザに提供するフィードバックは、いかなる形式のセンサーフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック等）であってもよく、また、いかなる形式（例えば、音響入力、音声入力、触覚入力等）によって、ユーザからの入力を受付取るができる。

ここに記載されているシステムと技術を、バックグラウンド部品に含まれるコンピューティングシステム（例えば、データサーバとして）、又はミドルウェア部品を含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロント部品を含むコンピューティングシステム（例えば、ＧＵＩ又はネットワークブラウザを有するユーザコンピュータが挙げられ、ユーザがＧＵＩ又は当該ネットワークブラウザによって、ここに記載されているシステムと技術の実施形態とインタラクションすることができる）、又はこのようなバックグラウンド部品、ミドルウェア部品、又はフロント部品のいかなる組合したコンピューティングシステムで実施することができる。如何なる形式又はメディアのデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）を介して、システムの部品を互いに接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）及びインターネットを含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバを含み得る。通常、クライアントとサーバは、互いに離れており、通信ネットワークを介してインタラクションを行うことが一般的である。対応するコンピュータで動作することで、クライアント－サーバの関係を有するコンピュータプログラムによってクライアントとサーバの関係を生み出す。

上記の様々な態様のフローを使用して、ステップを新たにソート、追加、又は削除することが可能であることを理解すべきである。例えば、本開示で記載された各ステップは、並列に実行しても良いし、順次に実行しても良いし、異なる順序で実行しても良い。本開示で開示された技術案が所望する結果を実現することができる限り、本開示ではこれに限定されない。

上記具体的な実施形態は、本開示の保護範囲に対する限定を構成するものではない。当業者は、設計事項やその他の要因によって、様々な修正、組み合わせ、サブ組み合わせ、及び代替が可能であることを理解するべきである。本開示の要旨及び原理原則内における変更、均等な置換及び改善等は、いずれも本開示の保護範囲に含まれるべきである。

Claims (21)

1. データ照会要求に基づいて、対象データの抽出位置を決定することと、
   前記抽出位置に対応するデータ抽出方策を決定することと、
   前記データ抽出方策に基づいて、前記抽出位置にて前記対象データを抽出し、前記対象データをデータ照会結果とすることと、を含む、
   データ照会方法。
2. 前記データ照会要求に基づいて、対象データの抽出位置を決定することは、
   前記照会要求に対応する標識を決定することと、
   前記標識に基づき、前記対象データを含むターゲットクラスタデータを、キャッシュメモリにおいて検索することと、
   前記キャッシュメモリに前記ターゲットクラスタデータが記憶されている場合に、前記キャッシュメモリを前記抽出位置とすることと、を含む、
   請求項１に記載のデータ照会方法。
3. 前記抽出位置に対応するデータ抽出方策を決定することは、
   前記データ照会要求における対象ページ番号情報を取得することと、
   前記対象ページ番号情報に基づき前記ターゲットクラスタデータにおいて対象データを抽出する方策を、前記データ抽出方策とすることと、を含む、
   請求項２に記載のデータ照会方法。
4. 前記データ照会要求に基づいて、対象データの抽出位置を決定することは、
   前記照会要求に対応する標識を決定することと、
   前記標識に基づき、前記対象データを含むターゲットクラスタデータを、キャッシュメモリにおいて検索することと、
   前記キャッシュメモリに前記ターゲットクラスタデータが記憶されていない場合に、Ｎ個のメモリスライスを含むメインメモリを前記抽出位置とすることと、を含み、
   Ｎは１以上の整数である、
   請求項１に記載のデータ照会方法。
5. 前記データ照会要求がソートルールを含む場合に、前記抽出位置に対応するデータ抽出方策を決定することは、
   前記ソートルールに基づいて、前記メモリスライスのそれぞれにおける記憶データに対してソートを行い、ソート結果を得ることと、
   前記ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、前記メモリスライスのそれぞれのソート結果において記憶データの抽出を行い、Ｎ個の第１候補データ集合を得ることと、
   前記Ｎ個の第１候補データ集合における記憶データを統合して、第２候補データ集合を得ることと、
   前記第２候補データ集合においてデータ抽出を行う方策を、前記データ抽出方策とすることと、を含み、
   前記ターゲットクラスタのパラメータ情報は、前記ターゲットクラスタのデータ容量を含む、
   請求項４に記載のデータ照会方法。
6. 前記ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、前記メモリスライスのそれぞれのソート結果において記憶データの抽出を行い、Ｎ個の第１候補データ集合を得ることは、
   前記ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、前記第１候補データ集合のそれぞれのデータ抽出開始点を決定することと、
   前記データ抽出開始点を用いて、所定数の記憶データを抽出し、抽出した結果を対応する前記第１候補データ集合とすることと、を含む、
   請求項５に記載のデータ照会方法。
7. 前記ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、前記第１候補データ集合のそれぞれのデータ抽出開始点を決定することは、
   ｉ番目の前記第１候補データ集合に対して、前記パラメータ情報におけるターゲットクラスタのシーケンス番号を取得することと、
   前記ターゲットクラスタのシーケンス番号が１よりも大きい場合に、前記キャッシュメモリを用いて前記ターゲットクラスタの前方隣接クラスタを照会することと、
   前記前方隣接クラスタの最後の記憶データのソート値を用いて、前記ターゲットクラスタの最初の記憶データのソート値を決定することと、
   前記ターゲットクラスタの最初の記憶データのソート値の対応する位置に基づいて、ｉ番目の前記第１候補データ集合の抽出開始点を決定することと、を含み、
   １≦ｉ≦Ｎである、
   請求項６に記載のデータ照会方法。
8. 前記ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、前記第１候補データ集合のそれぞれのデータ抽出開始点を決定することは、
   ｉ番目の前記第１候補データ集合に対して、前記ターゲットクラスタのシーケンス番号が１である場合に、ｉ番目の前記メモリスライスの開始位置を、ｉ番目の前記第１候補データ集合の抽出開始点とすること、を含む、
   請求項６に記載のデータ照会方法。
9. 前記第２候補データ集合においてデータ抽出を行う方策を前記データ抽出方策とすることは、
   前記ソートルールに基づいて、前記第２候補データ集合における記憶データに対してソートを行い、ソートされた第２候補データ集合を得ることと、
   前記ターゲットクラスタのデータ容量に基づいて、前記ソートされた第２候補データ集合において記憶データの抽出フィルタリングを行い、フィルタリング抽出結果を前記キャッシュメモリに書き込むことと、
   前記データ照会要求における対象ページ番号情報を取得し、前記対象ページ番号情報に基づいて、前記キャッシュメモリにおいて対応する対象データの抽出を行うことを、前記データ抽出の方策とすることと、を含む、
   請求項５～８のいずれか１項に記載のデータ照会方法。
10. データ照会要求に基づいて、対象データの抽出位置を決定するための抽出位置決定モジュールと、
    前記抽出位置に対応するデータ抽出方策を決定するための抽出方策決定モジュールと、
    前記データ抽出方策に基づいて、前記抽出位置にて前記対象データを抽出し、前記対象データをデータ照会結果とするための結果決定モジュールと、を備える、
    データ照会装置。
11. 前記抽出位置決定モジュールは、
    前記照会要求に対応する標識を決定するための標識決定サブモジュールと、
    前記標識に基づき、前記対象データを含むターゲットクラスタデータを、キャッシュメモリにおいて検索するための検索サブモジュールと、
    前記キャッシュメモリに前記ターゲットクラスタデータが記憶されている場合に、前記キャッシュメモリを前記抽出位置とするための抽出位置決定実行サブモジュールと、を備える、
    請求項１０に記載のデータ照会装置。
12. 前記抽出方策決定モジュールは、
    前記データ照会要求における対象ページ番号情報を取得するためのページ番号情報取得サブモジュールと、
    前記対象ページ番号情報に基づき前記ターゲットクラスタデータにおいて対象データを抽出する方策を、前記データ抽出方策とするための第１抽出方策実行サブモジュールと、を備える、
    請求項１１に記載のデータ照会装置。
13. 前記抽出位置決定モジュールは、
    前記照会要求に対応する標識を決定するための標識決定サブモジュールと、
    前記標識に基づき、前記対象データを含むターゲットクラスタデータを、キャッシュメモリにおいて検索するための検索サブモジュールと、
    前記キャッシュメモリに前記ターゲットクラスタデータが記憶されていない場合に、Ｎ個のメモリスライスを含むメインメモリを前記抽出位置とするための抽出位置決定実行サブモジュールと、を備え、
    Ｎは１以上の整数である、
    請求項１０に記載のデータ照会装置。
14. 前記データ照会要求がソートルールを含む場合に、前記抽出方策決定モジュールは、
    前記ソートルールに基づいて、前記メモリスライスのそれぞれにおける記憶データに対してソートを行い、ソート結果を得るためのソートサブモジュールと、
    前記ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、前記メモリスライスのそれぞれのソート結果において記憶データの抽出を行い、Ｎ個の第１候補データ集合を得るための抽出サブモジュールと、
    前記Ｎ個の第１候補データ集合における記憶データを統合して、第２候補データ集合を得るための統合サブモジュールと、
    前記第２候補データ集合においてデータ抽出を行う方策を、前記データ抽出方策とするための第２抽出方策実行サブモジュールと、を備え、
    前記ターゲットクラスタのパラメータ情報は、前記ターゲットクラスタのデータ容量を含む、
    請求項１３に記載のデータ照会装置。
15. 前記抽出サブモジュールは、
    前記ターゲットクラスタのパラメータ情報に基づいて、前記第１候補データ集合のそれぞれのデータ抽出開始点を決定するための抽出開始点決定サブモジュールと、
    前記データ抽出開始点を用いて、所定数の記憶データを抽出し、抽出した結果を対応する前記第１候補データ集合とするための第１候補データ集合決定実行サブモジュールと、を備える、
    請求項１４に記載のデータ照会装置。
16. 前記抽出開始点決定サブモジュールは、
    ｉ番目の前記第１候補データ集合に対して、前記パラメータ情報におけるターゲットクラスタのシーケンス番号を取得するためのシーケンス番号取得サブモジュールと、
    前記ターゲットクラスタのシーケンス番号が１よりも大きい場合に、前記キャッシュメモリを用いて前記ターゲットクラスタの前方隣接クラスタを照会するためのデータ取得サブモジュールと、
    前記前方隣接クラスタの最後の記憶データのソート値を用いて、前記ターゲットクラスタの最初の記憶データのソート値を決定するためのソート値決定サブモジュールと、
    前記最初の記憶データのソート値を用いて、ｉ番目の前記第１候補データ集合の抽出開始点を決定するための第１抽出開始点決定実行サブモジュールと、を備え、
    １≦ｉ≦Ｎである、
    請求項１５に記載のデータ照会装置。
17. 前記抽出開始点決定サブモジュールは、
    ｉ番目の前記第１候補データ集合に対して、前記ターゲットクラスタのシーケンス番号が１である場合に、ｉ番目の前記メモリスライスの開始位置を、ｉ番目の前記第１候補データ集合の抽出開始点とするための第２抽出開始点決定実行サブモジュール、を備える、
    請求項１６に記載のデータ照会装置。
18. 前記第２抽出方策実行サブモジュールは、
    前記ソートルールに基づいて、前記第２候補データ集合における記憶データに対してソートを行い、ソートされた第２候補データ集合を得るための記憶データソートサブモジュールと、
    前記ターゲットクラスタのデータ容量に基づいて、前記ソートされた第２候補データ集合において記憶データのフィルタリングを行い、フィルタリング結果を前記キャッシュメモリに書き込むための記憶データ抽出サブモジュールと、
    前記データ照会要求における対象ページ番号情報を取得し、前記対象ページ番号情報に基づいて、前記キャッシュメモリにおいて対応する対象データの抽出を行うための方策構成サブモジュールと、を備える、
    請求項１４～１７のいずれか１項に記載のデータ照会装置。
19. 少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を備え、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサで実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１～請求項８のいずれか１項に記載のデータ照会方法を実行させる、
    電子デバイス。
20. コンピュータに請求項１～請求項８のいずれか１項に載のデータ照会方法を実行させる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
21. コンピュータにおいて、プロセッサにより実行されると、請求項１～請求項８のいずれか１項に記載のデータ照会方法を実現するプログラム。

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